Objetivo
- Con un mayor uso de datos, la toma de decisiones basada en la ubicación se ha convertido en una parte intrínseca de los procesos comerciales.
- Comprenda qué es el análisis geoespacial y cómo puede realizarlo en Tableau.
Introducción
Como muchos de ustedes, soy un gran usuario de servicios basados en aplicaciones como los servicios de taxi Uber / Ola o la aplicación de entrega de alimentos Swigy o Zomato. Antes solía sorprenderme de cómo funcionan tan bien estos servicios basados en la ubicación. Como, cómo deciden y optimizan sus rutas para entregar los productos o gestionar los servicios de transporte.
Más tarde me enteré, todas estas cosas son posibles, gracias a la capacidad de mapear ubicaciones y análisis geoespacial. Dicho análisis le da una ventaja a la organización empresarial para brindar mejores servicios al cliente de manera rentable.
En este artículo, intentemos comprender el análisis geoespacial y preparar una visualización de Tableau basada en mapas.
Nota: Si está más interesado en aprender conceptos en un formato audiovisual, tenemos este artículo completo explicado en el video a continuación. Si no es así, puede seguir leyendo.
estoy usando Tableau Public, que puede descargar de forma gratuita. Los datos que usaremos son el conjunto de datos de supertienda de muestra de EE. UU. Que se usa ampliamente en la comunidad de Tableau. disponible para usted dentro de Tableau.
¿Qué es el análisis geoespacial?
La mayoría de las empresas gestionan y almacenan sus datos en forma de hojas de cálculo con filas y columnas. Es bastante difícil para ellos generar conocimientos a partir de eso.
Por ejemplo, si una empresa quiere saber en qué región de un estado se encuentran la mayoría de sus clientes o decir en qué estado la demanda del producto es mayor. Podría haber un sinfín de escenarios relacionados con la toma de decisiones basada en la ubicación.
Aquí tenemos nuestro conjunto de datos favorito de Super Store de EE. UU. En esto, tenemos columnas basadas en la ubicación como País / Región, Ciudad, Estado y Códigos postales junto con otras medidas como Ventas, Cantidad, Descuento, Beneficio. Ahora la pregunta es cómo podemos combinar estas piezas de información para generar conocimientos tales como qué ubicación geográfica está contribuyendo más en
Aquí viene el análisis geoespacial en la imagen. Gracias al Análisis Geoespacial, podemos recopilar, recopilar, almacenar y analizar generar insights a partir de la misma información. Es un concepto poderoso que ha vertido muchas ideas comerciales en todo el mundo. Los mapas facilitan el reconocimiento de patrones que antes estaban ocultos en las hojas de cálculo.
Eche un vistazo a la imagen de abajo. Este es un ejemplo clásico de visualización de un mapa en Tableau, lo bien que muestra las cifras de ventas por estados en los Estados Unidos. Después de mirar este mapa, en un instante, el equipo de ventas de su empresa puede reconocer qué estado lo está haciendo bien y cuál no y puede usarlo para preparar su estrategia. ¿No es asombroso?
Crearemos la misma visualización más adelante en este artículo.
Casos de uso de análisis geoespacial
Antes de pasar a la parte práctica, primero comprendamos algunos de los casos de uso empresarial más populares del análisis geoespacial.
Ventas y marketing
El análisis geoespacial se puede utilizar para comprender los segmentos de clientes para una mejor orientación por parte de los equipos de ventas y marketing. La focalización basada en la información conducirá a una mayor base de clientes.
Transporte y Logística
De manera similar, la planificación del transporte y la logística basada en la ubicación puede resultar en reducción de costos y utilización eficiente de los recursos de la organización. En resumen, ayuda significativamente en la gestión de la cadena de suministro.
Inteligencia situacional
Luego viene la inteligencia situacional, a través de la visualización basada en mapas, las empresas comprenden mejor las situaciones y, a su vez, planifican en consecuencia. Por ejemplo, por qué hay un aumento o una disminución en la respuesta del cliente en una región en particular, es debido a algún festival o temporada de vacaciones.
Análisis de riesgo
El análisis de riesgos es otra área en la que las compañías de seguros pueden obtener información sobre las regiones en las que están sobreexpuestas.
Optimización y crecimiento estratégico
El análisis geoespacial ayuda a las organizaciones a comprender las áreas en las que pueden expandir sus operaciones. La expansión depende de múltiples factores como el tiempo, los esfuerzos y el dinero, por lo que debe ser más perspicaz.
Imágenes de satélite
Es el caso de uso de análisis geoespacial más popular. Cada vez que inicie sesión en Google Maps para conocer la ubicación o cuánto tiempo tardará en llegar a su destino, diga gracias al análisis geoespacial.
Esto fue solo un vistazo a las aplicaciones del análisis geoespacial, para hacerle comprender su efectividad. Ahora, sin más demora, pasemos directamente a lo práctico y creemos nuestra primera visualización basada en mapas en tableau.
Crea tu visualización
Para esta visualización, usaremos el conjunto de datos de supertienda de EE. UU. Una vez que esté conectado con los datos, abra el libro de trabajo e intente comprender cuáles son las dimensiones basadas en la ubicación que podemos usar en nuestras visualizaciones. Como podemos ver, aquí tenemos País, Ciudad, Estado, Códigos postales en el panel de dimensiones, cualquiera de ellos se puede utilizar. Estoy usando State para comprender la distribución de Ventas.
Paso 1
Ahora, en el primer paso, presione ctrl + seleccione Estado y Ventas. Una vez seleccionados los datos, haga clic en el botón Mostrarme disponible en la esquina superior derecha y seleccione el mapa recomendado. Como se muestra en la siguiente imagen.
Aquí, no obtenemos nada más que un mapa del mundo normal, por lo que debemos dar algunos pasos más. El problema aquí es que hay varias ubicaciones en todo el mundo con el mismo nombre, por lo que debemos decirle a Tableau exactamente cuáles son las ubicaciones que queremos.
Notarás en la esquina inferior derecha del mapa los 49 mensajes desconocidos. Simplemente haga clic en eso y aparecerá una ventana emergente. En la ventana emergente, haga clic en Editar ubicación, ahora verá otra ventana. Aquí, seleccione el País / Región y seleccione el campo Desde. Ahora que Estados Unidos apareció automáticamente, haga clic en Aceptar.
Al instante obtendrá su primera visualización de mapa en tableau. Pero aún así, está lejos de lo que queremos, ya que no muestra ninguna información.
Paso 2
Haga clic en el menú desplegable disponible debajo de la tarjeta Marcas y seleccione Mapa. Aquí tenemos nuestro mapa de Estados Unidos. Aún así, puedo ver un problema. Espero que usted también vea que nuestra medida de ventas representa el tamaño, pero en un mapa, el tamaño del estado no cambia, por lo que no tiene ningún sentido.
Para resolver este problema, quite las Ventas del tamaño y coloque la tarjeta de colores. Ahora tenemos nuestra visualización final dando la distribución de Ventas en diferentes Estados. Según el mapa, los estados de California, Texas y Nueva York muestran las mayores ventas. Mira el mapa de abajo.
Ahora puede jugar con la visualización como si pudiera cambiar las medidas y los colores del mapa. En el siguiente mapa, he mostrado la distribución de las ganancias en los estados.
Mirando este mapa podemos decir que Texas es el estado menos rentable. Ahora necesitamos explorar las opciones y estrategias para aumentar las ganancias allí. Dejaré esta tarea para que me avise en la sección de comentarios si tiene alguna idea para hacer eso.
EndNote
Para resumir, en este artículo aprendemos sobre el análisis geoespacial y sus importantes casos de uso en el mundo actual de los conocedores de la tecnología. Además, hemos generado nuestras primeras visualizaciones basadas en mapas en Tableau.
En caso de que esté interesado en aprender más sobre visualización y Tableau, le recomendaré que siga nuestro curso. Tableau para principiantes.
No dude en comentar a continuación en caso de que tenga alguna queja.
